mradermacher 发布 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic GGUF 量化模型
Hugging Face 用户 mradermacher 上架 Ministral-3-3B-Reasoning-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 量化版本。该模型基于 Ministral-3-3B-Reasoning 的无审查版本，仓库页面未提供详细模型说明，下载量数据暂未显示。
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新闻、仓库与研究，按时间排列。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 pottokao 发布 MiniMax-H3-TextEncoder-16GB-abliterated-GGUF 模型
pottokao 在 Hugging Face 上发布 MiniMax-H3-TextEncoder-16GB-abliterated-GGUF 模型，提供 abliterated 版本的 GGUF 格式。该模型可通过 llama.cpp 的 llama serve / llama cli 直接运行，支持启动 OpenAI 兼容本地服务器，并兼容 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Pi、Hermes Agent、OpenClaw、Lemonade 等多种工具。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分5454 Ternary-Bonsai-2-27B 无对齐 GGUF 发布，MTP 头重量化后可跑进 8GB 显存
作者发布 Ternary-Bonsai-2-27B-Abliterated-PQ2_0-MTP-Q4_0-GGUF，在 Hikari07jp 的 abliterated 构建基础上把 MTP 草稿头从 Q8_0（430.41 MiB）重量化为 Q4_0（227.91 MiB），使组合能在 8GB 显卡上运行，实测 RTX 3070 上 45.7 tok/s、7 724 MiB 显存。主干与 abliterated 构建逐位一致，仅 blk.64.* 不同；因 MTP 头只是草稿、输出由主模型验证，困惑度 8.4593 与无头版本 8.4557 在测量误差内，200 个贪心 token 零分歧。
推荐理由：作者给出逐字节校验和 RTX 3070 8GB 实测数据，说明把 MTP 头降到 Q4_0 后为何不损失输出质量。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4444 Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 发布：基于 Gemma 4 E4B-IT 的无审查版本
HauhauCS 发布 Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive，基于 google/gemma-4-e4b-it 的 abliterated 无审查版本，0/465 拒答，不改动数据集与能力。模型为 4B 参数、131K 上下文、原生多模态，提供 Q8_K_P 至 Q2_K_P 多种 GGUF 量化，K_P 量化以约 5-15% 更大文件换取提升 1-2 级的质量，兼容 llama.cpp、LM Studio 等 GGUF 运行时。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 chfm/Moss-image-nsfw-uncensored-lora 发布于 Hugging Face
Hugging Face 上线 chfm/Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusers 的 load_lora_weights 加载使用，触发词为 moss_xvstyle。该模型同时支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境以及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1515 dealignai 发布 Ornith-1.5-122B-ABLITERATED-NVFP4
dealignai 在 Hugging Face 上架 Ornith-1.5-122B 的 ABLITERATED NVFP4 版本。该列表不含模型权重，权重与完整模型卡位于 dealignai/Ornith-1.5-122B-UNCENSORED-NVFP4 仓库，下载、评测结果和运行说明请使用该 UNCENSORED 仓库，基座模型为 ornith-ai/Ornith-1.5-122B。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 Perturbador 发布 llama-3.2-3b-uncensored-chat GGUF 模型
Perturbador 在 Hugging Face 发布基于 Llama 3.2 3B 的无审查微调模型 llama-3.2-3b-uncensored-chat，已转换为 GGUF 格式并用 Unsloth 训练，速度提升 2x。模型提供 Llama-3.2-3B.Q4_K_M.gguf 文件，附 Ollama Modelfile 便于部署，可通过 llama-cli 运行，BOS token 行为已为 GGUF 兼容性调整。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 dan9070 发布 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated 量化模型（IQ3_S/Q8PLE）
dan9070 在 Hugging Face 上发布 abliterated 版模型 Swift-1.5-Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-abliterated-IQ3_S-Q8PLE，提供 Q8_0 等量化版本。该模型可通过 llama.cpp 本地运行，支持 OpenAI 兼容服务器与终端推理，并可在 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中直接调用。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6262 AtomicChat 发布 Ornith 1.5 122B 无拒绝 GGUF 量化版
AtomicChat 在 Hugging Face 发布 Ornith 1.5 122B 的去拒绝 GGUF 量化版，通过在 48 个 block 中移除残差流上的拒绝方向实现。英文拒绝率从 93.8% 降至 1.2%，俄语从 43% 降至 0%，MMLU 从 83.65% 到 83.90% 基本不变；提供 AD-IQ4_XS_S（71.2 GB）等多种 Atomic Dynamic 量化，方法遵循 Arditi et al. 2024 的单方向拒绝机制研究。
推荐理由：原文给出拒绝率前后对比、MMLU 复测和 KL 数据，读者可据此判断这个去对齐版本的实际代价。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 
Qwen-Image-2.1 Uncensored 量化版发布，提供 GGUF/Safetensors/MLX 多格式本地部署
Hugging Face 上发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 量化模型，基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重，提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式，其中 Q4_K_M GGUF 为 4.60 GB 且被推荐为体积与质量的最佳平衡，MLX 格式针对 Apple Silicon 优化。该版本无内置安全检查或内容过滤，可直接生成成人、NSFW 及敏感图像，需配合 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用，文本编码器 qwen3vl_8b_int8_convrot 可卸载到系统内存以节省 9–17 GB 显存。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2020 HxT9 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored GGUF 量化模型
HxT9 在 Hugging Face 上架 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 GGUF 量化版本，采用 Q4_K_M 与 Ngram-Q8_0 格式。该模型暂无模型卡，也未由任何 Inference Provider 部署，用户可登录添加硬件兼容信息。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4343 MiMo-V2.6-Flash-RL-UNCENSORED 实验性 IQ2 量化 GGUF 发布
BattleGhost 发布 dealignai/MiMo-V2.6-Flash-RL-UNCENSORED 的实验性 GGUF 量化版本，默认 IQ2_XXS、47 个专家 FFN down 投影用 IQ2_S，4 分片共 91.70 GB，MIT 许可。WikiText-2 测试中相对 MXFP4 参考困惑度升至 6.539（高 37.4%），优于全 IQ2_XXS 版本的 6.886。该版本面向 llama.cpp 本地推理，不新增安全训练或内容审核。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 s2czk 发布 Moss-image-nsfw-uncensored-lora：基于 MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA
s2czk 在 Hugging Face 上发布 Moss-image-nsfw-uncensored-lora，一个基于 OpenMOSS-Team/MOSS-Image-SFT 的去审查 LoRA 权重，可通过 Diffusions 的 load_lora_weights 加载，使用触发词 moss_xvstyle 生成图像。该模型支持 Google Colab、Kaggle 等笔记本环境，以及 Draw Things、DiffusionBee 等本地应用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1616 Hugging Face 上架 fang64/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-mq4 模型仓库
Hugging Face 上架了 fang64/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored-mq4 模型仓库，README 目前为空，未提供模型说明。该模型未被任何 Inference Provider 部署，下载量也未纳入统计。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分6767 dealignai 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 无对齐 FP8 权重版
dealignai 团队基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B 激活）发布权重级 abliterated 无对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，采用原生 FP8 权重、支持 1M token 上下文、视觉与工具调用，无需自定义 model.py 或运行时钩子，可直接按 base 模型加载。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 发布：权重级消融版附拒绝率与 MMLU 对比》
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6060 Ministral-3-3B-Reasoning 去对齐版发布，拒绝率从 91/100 降至 1/100
xtools-at 基于 unsloth/Ministral-3-3B-Reasoning-2512 发布去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Arbitrary-Rank Ablation 方法，对第 9 至 20 层做消融。实测 100 次中拒绝次数从原版的 91 次降到 1 次，KL 散度为 0.0170。原模型为 Ministral 3 家族最小的 3.4B 语言模型加 0.4B 视觉编码器，支持 256k 上下文窗口，BF16 下可装入 16GB 显存，量化后低于 8GB，采用 Apache 2.0 许可证。
推荐理由：原文给出 Heretic 消融参数与拒绝率前后对比，读者可据此判断这个去对齐版本实际去掉了多少。
Hugging Face Blog精选AI 评分5959 
Hugging Face 推出 TorchTPU 原生支持，Transformers 与 Diffusers 可直接运行在 TPU 上
Hugging Face 官方宣布通过 TorchTPU 原生 PyTorch 后端，Transformers、Diffusers 和 Kernels 无需 torch_xla 或 JAX 即可原生运行在 TPU 上，用 device_map="tpu" 即可加载模型。附 Pallas kernel 与 torch.compile 支持，batch 64 下 Qwen3-30B-A3B 解码提速 21.5×、Gemma 4 26B-A4B 提速 12.8×；transformers 测试套件在 TPU 上 96.5% 通过，已报告 34 个问题并修复 19 个。
推荐理由：官方给出了从 torch_xla 迁移到原生 PyTorch 后端的具体写法，还附带 kernel 加速倍数和 CI 通过率等实测数据。
Hugging Face Blog精选AI 评分7171 
IBM Research ALTK-Evolve 用学习式记忆登顶 τ²-bench 客服任务榜单
IBM Research 发布 ALTK-Evolve，通过 GPT-4.1 从智能体自身轨迹中蒸馏行为规则并追加到系统提示词，在不更新权重的情况下让 stock ReAct 智能体在 τ²-bench retail 达到 Pass^4 67.5%，登顶 2026 年 10 月 12 日榜单快照。换用 gpt-5.5 后 airline 以 82.0% 位居第一；对比显示 retail 需 292 条 lossless 全集才见效，airline 的 14 条 sup3 核心反而更可靠，代价主要是输入 token 成本上升，对话轮数略降。
推荐理由：不更新权重，仅靠从轨迹中蒸馏的提示词级规则就把 stock ReAct 智能体推上 τ²-bench 榜首，方法可直接复用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3434 Qwen3.6-27B-Uncensored Genesis 版 GGUF 发布：基于 Genesis 张量修复算法的去噪模型
burningfeet 发布基于 HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 的 Genesis 版 GGUF 模型，采用 Genesis 后训练数据再生与校准算法，通过基于 Marchenko–Pastur 分布的自定义 SVD 修复张量噪声，保留 99% 信号与学习梯度，无需重新训练。该 27B 稠密模型原生支持 262,144 token 上下文（可扩展至 1,000,000），支持文本、图像和视频理解，推荐 NVFP4 量化，兼容 llama.cpp、LM Studio、koboldcpp 等 GGUF 运行时。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3838 Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes GGUF 发布
burningfeet 发布基于 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored 的 Genesis Hermes GGUF 模型，将 DJLougen Hermes 微调中约 2k 块 FFN 专家张量数据迁移到无审查基座。该模型采用 Genesis 后训练张量修复算法，基于 Marchenko–Pastur 分布降噪，不涉及再训练。总参数 35B、每 token 激活约 3B（MoE，256 专家），原生 262K 上下文可经 YaRN 扩展至 1M，推荐 NVFP4 或 APEX 量化。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3131 Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 Orinfer E8P Q2A8 量化部署发布
huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-Flash-Next-abliterated 的 Orinfer E8P Q2A8 量化版本面向 Jetson AGX Orin 64GB 部署，采用近 2-bit E8P 编码与旋转处理，模型目录约 51.2 GB，只读权重约 34.52 GiB。支持文本、多图、thinking、prefix caching 与最多 7 drafts 的原生 MTP，上下文容量 262,144 tokens；实测 8,192 输入 prefill 达 809 tokens/s，Python 代码生成解码 53.84 tokens/s。权重采用 Qwen Community License 1.0，Orinfer 代码为 LGPL-3.0-or-later。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4646 hotocooo 发布 Qwen3.8-Flash-Next 专用 DFlash2 草稿模型（Uncensored 版）
hotocooo 发布针对 DavidAU/Qwen3.8-Flash-Next-Abliterated-Uncensored-Turbo-Brilliance-50x-Reasoning-Instruct-GSQ-RCO-GGUF（IQ3_S）微调的 DFlash2 草稿模型，基于 incoai/Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2 训练 3000 步，每 7-token 块接受草稿数从 3.568 提升至 3.796。该草稿模型非独立语言模型，输出与目标模型 greedy 结果完全一致。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2121 Dyluhn 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 EXL3 4.03 bpw 量化（shared input vector）
Dyluhn 于 2026-10-20 发布 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 EXL3 量化版本，总体 4.03 bpw，采用 exllamav3 1.5.2 与 turboderp 的 4.05 设置，所有 routed expert 压至 4 bpw、attention 6 bpw。模型引入层内共享输入 sign/scale 向量（suh）以支持开发中的 radiance-exl3 内核，n-gram 表沿用 turboderp 版本且与基座逐字节一致。该仓库未在 exllamav3 中实测，质量未测量；许可证为 Qwen Community License 1.0。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分5959 
Harsha001 发布 LTX-2.5 22B dev 去审查版 ROCmFPX GGUF 权重
Harsha001 在 Hugging Face 发布 LTX-2.5 22B dev 的去审查版 ROCmFPX GGUF 权重，供 stable-diffusion.cpp 在 AMD GPU 上运行。视频 transformer 为 Q4_0_ROCMFP4 4 位格式，Gemma 4 12B 文本编码器经 Heretic 拒绝编辑去审查，拒绝率从 99/100 降到 6/100（KL 散度 0.12），只编辑第 24-39 层的注意力输出投影，并将该差异以 FP32 合入 Lightricks 调优权重，其余张量逐位保留。
推荐理由：作者给出拒绝率前后对比和逐张量差异统计，还解释了为何文本编码器不用 4 位量化，方法可复用。
Hugging Face Blog精选AI 评分5858 Hugging Face 发布 AnyLanguageModel 1.0，一年来本地模型接入 Apple 平台的成果
Hugging Face 发布 AnyLanguageModel 1.0，它是 Apple Foundation Models 框架的 drop-in 替代，可让同一套 session 代码使用系统模型、llama.cpp/MLX/Core ML 开源权重模型及托管服务。1.0 版所有 provider 均支持工具调用与引导式生成，托管端支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、Hugging Face Inference Providers 等端点；同日发布 swift-huggingface 1.0 与 swift-xet 1.0，并可运行于 Linux。
推荐理由：官方回顾了一年迭代脉络，并给出本地与托管推理共用一套 Foundation Models 风格 API 的具体做法，对 Swift 开发者有直接参考价值。
Hugging Face Blog精选AI 评分7373 
Hugging Face 介绍 PyTorch 2.15 的 MPS 后端改进：FP8 登场，MoE 解码最高提速 6.5 倍
Hugging Face 的 PyTorch 团队介绍 PyTorch 2.15 对 MPS 后端的改进：新增 float8_e4m3fn 张量与 F.scaled_mm，MoE 模型解码比 2.14 提速 5 到 6.5 倍，M3 Ultra 上 Qwen3.6-35B-A3B 从 9.4 升到 61.3 tokens/s，LFM2.5-8B-A1B 从 23.6 升到 123.6 tokens/s。线性层走专用 GEMV 内核（几何平均 1.23 倍），词表 softmax 约 8 倍加速；Wan2.2 视频 VAE 解码的驱动内存峰值从约 270 GiB 降到 8 GiB，并修复了 Qwen-Image-2.1 VAE 编码器在 MPS 上损坏图像的问题。
推荐理由：Hugging Face PyTorch 团队亲述 MPS 后端改进细节，给出各模型的实测吞吐数字，Mac 上跑模型的读者可以对照评估升级收益。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分5656 
Qwen3.8-27B TURBO Heretic 无对齐微调版发布 GGUF 权重，ARC-C 达 735
yushen100 在 Hugging Face 发布基于 Qwen3.8-27B 的多阶段微调 GGUF 量化版，主打去对齐与思考 token 缩减（约 1/2 至 1/10），8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B（8bit ARC-C 0.591）。去对齐用 Heretic v1.2.0+ 的 ARA 方法，Stage 1 拒绝数从 99/100 降到 0/100（KL 散度 0.0535），Stage 2 后为 11/100、KL 0.0025。
同一新闻，精选展示《TopherAU 发布 Qwen3.8-27B TURBO 去审查 GGUF 微调版，ARC-C 达 735》
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分2424 mradermacher 发布 LFM2.5-24B-A2B-uncensored-i1-GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 LFM2.5-24B-A2B-uncensored 的 i1-GGUF 量化版本，示例量化为 Q2_K。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容服务器或 llama cli 直接推理，也可用 Ollama、Docker Model Runner、LM Studio、Jan、Lemonade 等工具加载，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等 Agent。
Hugging Face · 趋势模型精选AI 评分5353 
lodestones 发布 Kromoss：MOSS-Image-Base 的 1024px 全参微调，附 8 步 DMD turbo LoRA
lodestones 在 Hugging Face 发布 Kromoss，是对 MOSS-Image-Base 的全参微调（1024 px，704k 训练图，发布 EMA 权重），架构与 MOSS-Image-SFT 相同、可直接替换，主要修复 Base 模型的模糊问题。仓库同时提供 8-steps-dmd-lora.safetensors（8 步、CFG 1、无负分支的 DMD 蒸馏 turbo LoRA）、int8 ConvRot 量化单文件（5.4 GB）、ComfyUI 原生支持与转换脚本，权重采用 Apache 2.0 许可。PartiPrompts（100 提示词，CLIP ViT-L/14）显示 Kromoss + LoRA 得分 27.82，高于 MOSS-Image-Base 的 27.19。
推荐理由：这是官方模型卡，给出了完整采样设置、ComfyUI 与 diffusers 用法以及 PartiPrompts 对比数字，便于直接上手和评估效果。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 A0Sh 发布 WizardLM-7B-Uncensored 的 Q2_K GGUF 转换版
A0Sh 将 QuixiAI/WizardLM-7B-Uncensored 通过 llama.cpp 的 GGUF-my-repo 转换为 Q2_K 量化 GGUF 格式并发布在 Hugging Face。该模型可用 llama-cli 或 llama-server 直接加载，server 示例使用 -c 2048 上下文长度，并支持通过 LLAMA_CUDA=1 等编译选项在 Nvidia GPU 上运行。
Hugging Face · 新模型：uncensored同新闻AI 评分7474 DeepSeek-V4.1-Flash GSQ 混合量化无审查版发布，单张 RTX 4090 可跑 552B MoE
开发者 Indra's Mirror 在 Hugging Face 发布 DeepSeek-V4.1-Flash 的 GSQ 混合量化版（163 GB，152 GiB 专家权重），基于 dealignai 的 abliterated 无拒绝行为检查点，需搭配自研 Xolotl 引擎在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存加 NVMe 的单机上运行，512K 上下文。量化采用 ternary/2-bit/3-bit 混合专家格式加 Q8_0 稠密层，总位宽与均匀 2.25-bit 持平，校准代理上输出误差比均匀 Q2_0 低 17%；实测 prefill 约 250 tok/s，DSpark 解码 17-30 tok/s，HumanEval 21/21、工具调用 10/10。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash GSQ 混合精度量化版发布，单张 RTX 4090 可跑 552B MoE》
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 
mradermacher 发布 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated 的 i1-GGUF 量化版本
mradermacher 发布 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated 的 imatrix 与 i1-GGUF 量化版本，提供从 i1-Q2_K（28.7 GB）到 1.0 imatrix 文件等多档量化，并附低质量量化类型对比图。静态量化版本另行提供，模型页可查看完整下载列表。
Hugging Face · 新模型：abliterated精选AI 评分6464 alesha-pro 发布 Qwen3.8-Flash-Next 去对齐 Strata GGUF 量化包
alesha-pro 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 abliterated Strata GGUF 量化包，含 S 和 S-small 两种规格，基于 Mirai 的 2-bit trellis 构建，用 huihui-ai 的拒绝方向向量去除拒绝行为。实测 AdvBench 64 条提示中 stock 版拒绝 64 次、加向量后仅 1 次，Alpaca 无害提示基本不受影响。可在 1-2 张 RTX 3090 上运行，S 版解码 82-113 tok/s，支持最高 262144 上下文，需 Linux、CUDA 12.8+ 和约 64 GB 内存。
推荐理由：作者实测了加拒绝向量前后的拒绝数和各档速度内存数据，读者可以据此判断这个去对齐量化包的实际表现。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分3333 Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated 模型发布
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 通过 abliteration 技术发布去审查版本 Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated，仅处理文本部分、不改动图像部分，模型不再回复“无法描述或分析此图像”。该模型已可在 Ollama v0.12.7 及以上版本中以 huihui_ai/qwen3-vl-abliterated:4b-instruct 直接运行，官方建议用于研究或受控环境，避免直接用于生产场景。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分1818 mradermacher 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler abliterated 版 GGUF 模型
mradermacher 在 Hugging Face 上发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler 的 abliterated GGUF 版本，提供 F16 量化。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持 llama serve 启动 OpenAI 兼容服务器或 llama cli 直接推理，也可用 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具加载。
Hugging Face · 新模型：abliteratedAI 评分2020 mradermacher 发布 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated 的 GGUF 量化版本，示例量化为 Q4_K_S。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，并可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中使用。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分1818 Yanuk-K 发布 Qwen3.6-35B-A3B-uncensored-heretic GGUF 量化模型
Hugging Face 上架了基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 uncensored-heretic GGUF 量化模型，采用 Q6 量化并保留原生 MTP。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 暂无内容。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分3232 mradermacher 发布 Qwen3.5-9B-Claude-3xMerge-UNCENSORED-heretic GGUF 量化模型
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Qwen3.5-9B-Claude-3xMerge-UNCENSORED-heretic 的 GGUF 量化版本，示例量化为 Q4_K_S。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持 llama-server 启动 OpenAI 兼容服务器和 llama-cli 直接推理，也可用 Ollama、Docker Model Runner、Lemonade 等工具加载，并可接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等智能体工具。
Hugging Face · 新模型：uncensoredAI 评分4242 neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-EXL3-3.5bpw-UNCENSORED-4xSpark 去审查量化包
neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3.5 bpw EXL3 去审查量化包，对 54 个 abliterated 矩阵以 K=6 重新编码，编辑保留率 mean 0.9992，量化误差比 2.9 bpw 包低约 40%。在 4× DGX Spark 上 MMLU-500 chat 达 81.0%、HumanEval-164 pass@1 达 93.29%，但每 rank 需 67.3 GiB 内存，prefill 吞吐比 2.9 bpw 包低 76%，官方建议四卡环境仍用 2.9 bpw 包。
Hugging Face · 新模型：uncensored精选AI 评分6868 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版发布，附 4× DGX Spark 部署与评测数据
neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 EXL3 2.9bpw 打包，基于 dealignai 的 abliterated 版本，将 54 个稠密 BF16 矩阵重编码为 EXL3 trellis 以适配 TensorFold Zig TP4 引擎，可在 4× NVIDIA DGX Spark 上运行。评测显示去对齐代价集中在道德判断，moral_scenarios 从 95.5% 降至 40.9%，而 HumanEval chat 成绩 92.68% 反高于官方版；另提供 3.5bpw 兄弟版本，moral_scenarios 略高但解码慢约 10%。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HumanEval 的前后对照，显示去对齐的代价集中在道德判断而非知识或编码能力。